نقدم مُحلِّلين اعتماديين من الرتبة الأولى يستندان إلى الرسوم البيانية ويحققان مستوى جديدًا من التقدم في هذا المجال. الأول هو محَلِّل إجماع تم بناؤه من مجموعة من محللي الانتقالات LSTM الجشعة التي تم تدريبها بشكل مستقل مع تبادير عشوائية مختلفة. نعتبر هذه الطريقة كفك رиск بيز المُنْصَف (تحت تكلفة هامينج) ونجادل بأن الإجماع الأضعف داخل المجموعة هو إشارة مفيدة للصعوبة أو الغموض. المحلل الثاني هو "تنقية" للمجموعة في نموذج واحد. نقوم بتدريب محَلِّل التنقية باستخدام هدف خسارة مفصلية مُهيكلة مع تكلفة جديدة تدمج تقديرات عدم اليقين للمجموعة لكل ارتباط ممكن، وبالتالي تتجنب الحسابات المعقدة لتقاطع الإنتروبي التي تتطلبها تطبيقات أهداف التنقية القياسية على مشاكل ذات مخرجات مُهيكلة. يتطابق محَلِّل التنقية من الرتبة الأولى أو يتفوق على المستوى الحالي للتقدم في اللغة الإنجليزية واللغة الصينية واللغة الألمانية.